Foretify Generate
传感器仿真
基于真实驾驶场景的泛化
ODD覆盖
边缘案例
传感器仿真
基于物理规律与行为模型的高保真合成数据生成，可在多样环境下用于训练与验证感知系统及端到端 AI 模型。
通过引入丰富且多样化的真实世界环境条件，提升数据集的多样性
集成NVIDIA Omniverse 与 Cosmos Transfer 的一体化解决方案，实现高效、逼真的仿真与合成数据生成
自动场景生成
自动生成多样化、有效且关键的测试场景，随机化属性涵盖位置、车道及交通参与者行为等。
支持回放仿真与真实驾驶场景，并在此基础上生成行为和物理属性的变化，用于训练和测试，同时可根据用户需求优化场景。
借助约束-随机测试生成器，减少人工操作，同时确保参数与系统约束及物理规律保持一致。
在新的地图和ODD中生成场景，无需更改抽象场景定义，实现高效扩展。
闭环仿真
使用响应式参与者在运行时动态调整场景执行，确保测试条件与预期场景目标保持一致。
根据自动驾驶系统的行为自适应调整行为模型，降低人工检查成本，优化计算资源。
借助 NVIDIA Omniverse 与 Cosmos Transfer，实现物理级、高保真的传感器仿真。
抽象场景库
涵盖城市道路、高速公路等 200 多个抽象场景，可生成数百万具体测试场景，加速自动驾驶开发，最大化生产效率
开放式平台
与业界主流的仿真器及自有测试平台无缝集成，延续既有投资价值
OpenSCENARIO DSL 支持
以行业标准语言定义模块化、可复用的抽象场景
支持在不同地图、ODD和测试环境间无缝复用场景，同时确保场景参数、约束与指标的形式一致性。
探索Foretify Evaluate
通过自动整合、修正、筛选和清洗真实驾驶与仿真数据，对自动驾驶系统的性能、质量和安全性进行评估。帮助识别关键数据、覆盖盲区及未知风险，从而提升测试效率与验证价值。
准备好加速迈向 AI 自动驾驶新时代了吗？
